Содержание
Сложность программного обеспечения — это многогранный аспект в сфере разработки, представляющий сложность и сложность архитектуры системы, кодовой базы и общего дизайна. Чтобы поддерживать адекватное управление технологиями, компании должны справляться с растущей сложностью своего программного обеспечения.
В сегодняшней среде разработки анализ сложности программного обеспечения является неизбежной проблемой проектирования систем, обусловленной растущими требованиями к многофункциональным приложениям, развивающимися стеками технологий и постоянной необходимостью интеграции между различными платформами.
Поскольку программные проекты растут в размерах и функциональности, это увеличивает сложность. Анализ сложности программного обеспечения и показатели сложности системы имеют тенденцию к возрастанию, что приводит к потенциальным проблемам в понимании, обслуживании и масштабируемости. Разработчики и проектные группы сталкиваются со сложными структурами кода, взаимозависимостями и необходимостью сбалансировать производительность и удобство обслуживания. Неуправляемые метрики сложности могут привести к более высоким затратам на разработку, увеличению времени вывода продукта на рынок и повышенной восприимчивости к ошибкам в других системах.
Эффективное управление сложностью программного обеспечения имеет первостепенное значение для успеха проекта и его долгосрочной ремонтопригодности. Сложная система, в которой отсутствует надлежащая организация и документация, становится рассадником ошибок, что затрудняет понимание, изменение или расширение кода разработчиками. Это препятствует гибкости и инновациям, а также способности избегать сложностей, препятствуя способности программного обеспечения адаптироваться к меняющимся требованиям.
Более того, важность измерения сложности программного обеспечения распространяется на совместный характер современной разработки программного обеспечения. Большим командам разработчиков необходимо беспрепятственно сотрудничать для эффективного управления сложностью, поскольку запутанная кодовая база усложняет общение и координацию. Принятие стратегий по уменьшению и контролю сложности, таких как модульность, соблюдение стандартов кодирования и использование шаблонов проектирования, повышает ясность программного обеспечения и облегчает эффективную командную работу.
Сложность программного обеспечения является неотъемлемой проблемой в постоянно развивающемся мире технологий. По мере того как программные системы становятся более сложными, их базовые структуры, взаимодействия и зависимости становятся все сложнее, что приводит к увеличению сложности. Эта сложность возникает из-за необходимости учитывать разнообразные функциональные возможности, требования пользователей и интеграцию с различными платформами и сервисами.
Ожидается, что будущее разработки программного обеспечения станет свидетелем как многообещающих достижений, так и постоянных проблем. Новые технологии, такие как искусственный интеллект, квантовые вычисления и Интернет вещей, готовы изменить ландшафт программного обеспечения, открывая новые возможности, но также добавляя уровни сложности. Поскольку программное обеспечение становится все более неотъемлемой частью различных отраслей, спрос на масштабируемые, гибкие и отказоустойчивые системы возрастает, что еще больше усложняет ситуацию.
Усилия по управлению сложностью программного обеспечения имеют решающее значение для обеспечения надежности, безопасности и удобства обслуживания системы. Инновации в методологиях разработки, такие как DevOps и Agile, направлены на оптимизацию процессов и улучшение сотрудничества, смягчая некоторые проблемы, возникающие при реализации сложных программных проектов. Кроме того, автоматизация, непрерывная интеграция и контейнеризация используются для оптимизации развертывания и минимизации ошибок в показателях программного обеспечения.
Анализ сложности программного обеспечения — это постоянная реальность, обусловленная стремлением к расширенным функциональным возможностям и интеграции передовых технологий. Будущее разработки программного обеспечения требует активного подхода к решению проблем с помощью эффективных методологий, способствующих адаптивности и устойчивости перед лицом постоянно меняющихся технологических ландшафтов.
Понимание сложности программного обеспечения
Сложность программного обеспечения означает сложный и сложный характер проектирования, разработки и обслуживания программных систем. Оно проявляется во многих формах, включая структурную, логическую и процедурную сложность. Структурная сложность предполагает сложные взаимосвязи и отношения между различными компонентами кодовой базы.
Логическая сложность связана со сложными процессами принятия решений и зависимостями внутри программного обеспечения. Процедурная сложность связана со сложностью алгоритмов и процессов в коде.
Распространенные источники сложности программного обеспечения
Источниками сложности программного обеспечения являются устаревший код, который часто не имеет документации и соответствует устаревшим практикам, что затрудняет интеграцию с современными системами.
Разнообразие стеков технологий усложняет работу из-за интеграции различных методов, языков и платформ в рамках показателей проекта. Расползание функций, постоянное добавление новых функций без надлежащего планирования, может привести к раздуванию кода и увеличению его сложности.
Достижение качества кода имеет важное значение для управления сложностью программного обеспечения. Написание понятного, удобного в сопровождении и эффективного кода способствует уменьшению структурных и логических сложностей. Анализ графа потока управления, который представляет поток выполнения программы, помогает понять процедурную сложность и управлять ею. Уделение особого внимания созданию качественного кода, учет сложности среды программной системы и устранение источников сложности имеют решающее значение для создания надежных и удобных в обслуживании программных компонентов.
Случайная и существенная сложность
Сложность программной системы определяется количеством имеющихся в ней функций и взаимодействий. Существенная сложность — это сложность, необходимая для того, чтобы система функционировала должным образом. Случайная сложность, с другой стороны, происходит от добавление функций и взаимодействий к системе без учета их влияния на остальную часть системы.
Эту концепцию можно применить и к любому другому типу технологического развития. Например, новая функция в приложении может значительно усложнить его дизайн, но случайно усложнить его производительность или удобство использования.
Влияние сложности программного обеспечения
Сложность программного обеспечения оказывает глубокое влияние на разработку программного обеспечения, влияя на разработку, обслуживание и общую производительность систем. Метрики сложности программного обеспечения, такие как цикломатическая сложность и метрики объектно-ориентированного проектирования, играют решающую роль в понимании и управлении тонкостями кода.
Наличие сложного кода, характеризующегося высокой цикломатической сложностью, часто приводит к увеличению времени разработки, более высокой вероятности появления ошибок и трудностям в понимании и сопровождении кодовой базы. Высокие показатели объектно-ориентированного проектирования, такие как количество классов или методов, могут способствовать возникновению сложных иерархий и зависимостей классов, что еще больше усложняет разработку.
Анализ сложности программного обеспечения необходим для выявления областей кода, которые могут представлять риск или требовать рефакторинга. Высокая сложность может привести к снижению надежности программного обеспечения и увеличению затрат на обслуживание. Это может снизить гибкость команд разработчиков, затрудняя адаптацию к меняющимся требованиям.
С точки зрения разработки программного обеспечения, управление сложностью программного обеспечения является постоянной проблемой. Последствия выходят за рамки этапа разработки и влияют на масштабируемость, надежность и возможность беспрепятственной интеграции новых функций системы. Командам необходимо найти баланс между предоставлением функций и поддержкой функциональной и понятной базы кода.
Эффективное управление сложностью программного обеспечения предполагает использование надежных принципов разработки программного обеспечения, использование соответствующих шаблонов проектирования и регулярное проведение анализа сложности программного обеспечения. Решая сложности на ранних этапах процесса разработки, инженеры-программисты могут смягчить негативные последствия и создать более удобные в обслуживании и надежные системы.
Недостатки сложного программного обеспечения
Сложность программного обеспечения является серьезной проблемой для индустрии разработки программного обеспечения. Это можно увидеть во многих ошибки присутствует в программном обеспечении и имеет место отсутствие инноваций. Чем сложнее становится программное обеспечение, тем сложнее его отлаживать и поддерживать. Из-за этого разработчикам сложнее оставаться в курсе новых технологий и методов.
Стратегии управления сложностью программного обеспечения
Поскольку системы продолжают расти в размерах и сложности, управление и снижение сложности и технической задолженности становится первостепенной задачей для разработчиков программного обеспечения. Способность ориентироваться и понимать сложную кодовую базу напрямую влияет на эффективность разработки, обслуживания и общее качество программного обеспечения. Несколько стратегий доказали свою эффективность в решении проблемы сложности программного обеспечения, при этом особое внимание уделяется рефакторингу и модульности, принятию стандартов и соглашений по кодированию, использованию автоматического тестирования и непрерывной интеграции, а также упрощению за счет определения приоритетов основных функций.
Рефакторинг и модуляризация
Рефакторинг включает в себя реструктуризацию существующего кода без изменения его внешнего поведения для улучшения его читаемости, удобства сопровождения и общего качества. Разбивая большие и сложные функции на более мелкие и более управляемые части, разработчики могут повысить понятность кода. С другой стороны, модульность предполагает организацию кода в отдельные модули или компоненты, каждый из которых отвечает за определенную функциональность. Это способствует лучшей организации кода, снижая умственную нагрузку на разработчиков.
Принятие стандартов и соглашений по кодированию
Установление и соблюдение стандартов и соглашений по кодированию является фундаментальным шагом в управлении сложностью программного обеспечения. Согласованные соглашения об именах, стили отступов и другие методы кодирования не только улучшают читаемость кода, но и способствуют созданию унифицированной базы кода. Когда все члены команды следуют одному и тому же набору стандартов, код становится более предсказуемым, что снижает когнитивные издержки во время задач разработки и обслуживания.
Использование автоматизированного тестирования и непрерывной интеграции
Автоматизированное тестирование и непрерывная интеграция играют решающую роль в управлении сложностью программного обеспечения, выявляя проблемы на ранних этапах процесса разработки. Автоматизированные тесты гарантируют, что изменения в кодовой базе не приведут к появлению новых ошибок или нарушению существующих функций. Непрерывная интеграция, которая предполагает регулярное объединение изменений кода в общий репозиторий, позволяет разработчикам выявлять проблемы интеграции на раннем этапе. Этот итерационный процесс помогает поддерживать стабильную и надежную кодовую базу, предотвращая накопление технического долга.
Измерение сложности с помощью цикломатической сложности
Цикломатическая сложность — это количественная мера сложности программы, оценивающая количество линейно независимых путей через исходный код. Используя метрики цикломатической сложности, разработчики программного обеспечения могут определять области кодовой базы, которые могут быть более сложными для понимания или поддержки. Показатели высокой цикломатической сложности могут указывать на необходимость дальнейшего рефакторинга или модуляризации для улучшения понятности кода.
Фокус на качестве кода
Качество кода — это целостная мера, охватывающая различные факторы, включая читаемость, ремонтопригодность и производительность. Стратегии управления сложностью программного обеспечения должны отдавать приоритет качеству кода, чтобы обеспечить долгосрочную устойчивость. Поощрение практики чистого кода, упор на самодокументируемость кода и проведение регулярных проверок кода способствуют поддержанию высоких стандартов качества кода в группах разработчиков.
Эффективное управление и снижение сложности программного обеспечения требует многогранного подхода. Такие стратегии, как рефакторинг и модульность, принятие стандартов кодирования, использование автоматического тестирования и непрерывной интеграции, а также определение приоритетов основных функций, могут в совокупности повысить удобство сопровождения и понятность систем и создания кода. Внедряя эти методы и учитывая такие показатели, как цикломатическая сложность, разработчики программного обеспечения могут решать проблемы, возникающие из-за сложных баз кода, способствуя более эффективному и устойчивому процессу разработки.
Инструменты и методы измерения и контроля сложности
В динамичной среде разработки программного обеспечения управление и контроль сложности имеют первостепенное значение для обеспечения эффективности, удобства сопровождения и надежности программных систем. Для измерения и контроля сложности и функциональности были разработаны различные методы, предоставляющие разработчикам ценную информацию о метриках их кодовых баз. Среди них метрики сложности, статический анализ кода, документация и обзоры кода играют решающую роль.
Метрики сложности обеспечивают количественную оценку сложности программной системы. Одной из широко используемых метрик является цикломатическая сложность, которая оценивает количество линейно независимых путей в исходном коде программы. Более высокая цикломатическая сложность предполагает повышенную сложность программы и потенциальные трудности с пониманием и поддержкой кода. Анализируя показатели сложности, разработчики могут определить области кода, которые могут потребовать рефакторинга или дополнительной документации для повышения ясности и удобства сопровождения.
Методы статического анализа кода незаменимы для оценки сложности программного обеспечения. Эти параметры анализируют исходный код без его выполнения, выявляя потенциальные проблемы, такие как запахи кода, уязвимости безопасности и соблюдение стандартов кодирования. Такие опции, как SonarQube и SMART TS XL не только выделить области высокой сложности, но и предоставить практические предложения по улучшению. Включив статический анализ кода в рабочий процесс разработки, команды могут выявить проблемы, связанные со сложностью, на ранних этапах процесса разработки, снижая вероятность появления ошибок и улучшая общее качество кода.
Документация играет решающую роль в уменьшении сложности, предоставляя разработчикам исчерпывающую справочную информацию. Хорошо документированный код служит руководством, объясняющим назначение, функциональность и взаимодействие различных компонентов. Разработчики могут обращаться к документации, чтобы глубже понять систему, снижая когнитивную нагрузку, связанную со сложным кодом. Кроме того, документация действует как инструмент коммуникации, обеспечивая беспрепятственное сотрудничество между членами команды и облегчая передачу знаний.
Обзоры кода служат динамичным и интерактивным методом снижения сложности и управления техническим долгом. Во время проверки кода члены команды тщательно изучают код друг друга на предмет соответствия стандартам кодирования, передовым практикам и потенциальным проблемам сложности. Совместные обсуждения и обратная связь помогают выявить альтернативные подходы, выявить потенциальные ловушки и обеспечить удобство сопровождения и понятность кода. Проверка кода способствует коллективному владению кодом, формируя чувство общей ответственности за качество кода и снижая вероятность внесения ненужной сложности.
В заключение отметим, что управление сложностью программного обеспечения и контроль над ним — это многогранная задача, требующая сочетания инструментов и методов. Метрики сложности, поток управления, инструменты статического анализа кода, документация и проверки кода в совокупности способствуют созданию удобных в обслуживании, эффективных и надежных программных систем и эффективному управлению технологиями. Применяя эти методы, команды разработчиков могут активно решать проблемы, связанные со сложностью, в конечном итоге повышая общее качество своих программных продуктов.
Тематические исследования: успешное управление сложностью программного обеспечения
Успешное управление сложностью программного обеспечения является важнейшим аспектом обеспечения долгосрочного успеха и устойчивости программных проектов. Изучение тематических исследований может дать ценную информацию о стратегиях, используемых организациями для эффективного управления сложностью программного обеспечения, что приводит к положительным результатам. Двумя яркими примерами являются разработки методов разработки программного обеспечения в Google и GitHub.
Подход Google Monorepo
Компания Google с ее обширной и сложной кодовой базой приняла подход с одним репозиторием (monorepo) для эффективного управления сложностью своего программного обеспечения. В монорепозитории весь исходный код различных проектов хранится в одном репозитории с контролем версий. Эта стратегия позволяет Google иметь централизованное и унифицированное представление всей своей кодовой базы, предоставляя разработчикам целостное понимание взаимосвязанных систем.
Подход монорепо обеспечивает согласованное управление версиями в проектах и упрощает управление зависимостями. Разработчики Google могут легко получать доступ к коду из разных проектов и изменять его, что упрощает совместную работу и обмен знаниями. Этот централизованный подход также упрощает применение согласованных стандартов кодирования, снижая вероятность внесения ненужной сложности.
Использование Google монорепозитория дополняется строгими процессами проверки кода. Каждое изменение в кодовой базе проходит тщательную проверку коллегами, гарантируя, что новый код соответствует установленным передовым практикам и не усложняет работу. Этот метод действует как мощный привратник, предотвращающий накопление технического долга и поддерживающий высокий уровень качества кода для эффективного управления технологиями и обеспечения конкурентоспособности отделов.
Управление репозиторием Git на GitHub
GitHub, ведущая платформа для контроля версий и совместной работы, успешно управляет сложностью программного обеспечения за счет эффективного использования репозиториев Git. Git позволяет разработчикам отслеживать изменения, беспрепятственно сотрудничать и эффективно управлять версиями. Платформа GitHub поощряет лучшие практики контроля версий, позволяя командам работать совместно, сводя к минимуму риск конфликтов кода и усложнения.
GitHub использует ветвление функций и запросы на включение, что позволяет разработчикам работать над изолированными функциями или исправлять ошибки, не нарушая основную базу кода. Этот подход помогает управлять рисками, предоставляя контролируемую среду для тестирования и проверки изменений перед их объединением в основную ветку. Это гарантирует, что каждое дополнение или модификация тщательно проверяется, что снижает вероятность внесения сложностей, которые могут отрицательно повлиять на всю систему.
Кроме того, GitHub подчеркивает важность правильной документации в репозиториях. Четкая и краткая документация служит руководством для разработчиков, облегчая им понимание и внесение изменений в кодовую базу. Такой акцент на документации способствует общей управляемости программного обеспечения, позволяя разработчикам эффективно перемещаться по сложным системам.
В тематических исследованиях Google и GitHub успешное управление сложностью программного обеспечения достигается за счет сочетания эффективных стратегий контроля версий, процессов совместной разработки и особого внимания к качеству кода. Акцент на документации, тщательных проверках кода и централизованных репозиториях демонстрирует, как эти организации отдают приоритет ясности, последовательности и сотрудничеству для решения проблем, связанных со сложностью программного обеспечения.
В заключение отметим, что эффективное управление сложностью программного обеспечения предполагает сочетание методов, процессов и инструментов, в которых приоритет отдается ясности, сотрудничеству и качеству. Такие организации, как Google и GitHub, демонстрируют, как стратегические подходы к контролю версий, проверке кода и документации способствуют успешным результатам в борьбе со сложностью программного обеспечения, что в конечном итоге приводит к созданию более надежных и удобных в обслуживании программных систем.
Будущие тенденции в управлении сложностью программного обеспечения
В динамичной среде разработки программного обеспечения постоянно растущая сложность приложений создает серьезные проблемы для разработчиков и организаций. По мере развития технологий спрос на более сложное и многофункциональное программное обеспечение в определенной степени возрос, что привело к резкому увеличению сложности программного обеспечения. Заглядывая в будущее, можно сказать, что несколько новых тенденций и технологий могут революционизировать то, как мы управляем сложностью программного обеспечения. В этом исследовании мы углубляемся в будущее управления сложностью программного обеспечения, уделяя особое внимание преобразующему влиянию одной функции — генерации кода с помощью искусственного интеллекта и оптимизации архитектуры.
Генерация кода с помощью искусственного интеллекта
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в процессы разработки меняет способы написания и поддержки кода. Генерация кода с помощью искусственного интеллекта, основанная на алгоритмах машинного обучения, — это растущая тенденция, которая обещает облегчить бремя ручного кодирования. Эти системы могут анализировать обширные наборы данных существующих кодовых баз, выявлять шаблоны и генерировать фрагменты кода, соответствующие передовым практикам и стандартам кодирования.
Одним из заметных преимуществ генерации кода с помощью ИИ является ее потенциал для ускорения циклов разработки. Разработчики могут использовать ИИ для автоматизации повторяющихся функций кодирования, что позволяет им сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах проектирования программного обеспечения. Кроме того, эти инструменты могут улучшить показатели за счет уменьшения количества человеческих ошибок со стороны членов команды и обеспечения согласованности всей базы кода.
Однако внедрение ИИ в генерацию кода в определенной степени сопряжено с риском. Разработчикам приходится решать проблемы, связанные с прозрачностью, подотчетностью и возможностью необъективной генерации сложного кода и других показателей. Нахождение правильного баланса между человеческой изобретательностью и помощью ИИ имеет решающее значение для реализации всего потенциала этой тенденции.
- Инструменты оптимизации архитектуры:
Поскольку программные системы становятся все более сложными, оптимизация их архитектуры имеет первостепенное значение для достижения производительности, снижения рисков, масштабируемости и удобства обслуживания. Будущие тенденции в управлении сложностью программного обеспечения указывают на появление передовых инструментов оптимизации архитектуры и достижение ранее считавшихся невозможными результатов. Эти инструменты используют алгоритмы на основе искусственного интеллекта для анализа архитектуры программной системы и рекомендации улучшений для повышения эффективности.
Одной из ключевых областей, в которой проявляют себя инструменты оптимизации архитектуры, является выявление узких мест и потенциальных точек сбоя. Используя прогнозную аналитику, эти инструменты могут предвидеть проблемы с производительностью до того, как они проявятся, что позволяет принимать упреждающие меры. Кроме того, они помогают оптимизировать архитектуру, начать улучшать код, делая его более модульным и адаптируемым к меняющимся требованиям.
Однако внедрение инструментов оптимизации архитектуры сопряжено с рядом проблем. Разработчики могут столкнуться с сопротивлением изменениям, поскольку пересмотр существующих архитектур может оказаться разрушительным. Более того, поиск баланса между оптимизацией и обеспечением совместимости с устаревшими системами требует вдумчивого рассмотрения.
- Автоматизированное тестирование и обеспечение качества:
Сложность современного программного обеспечения требует надежных процессов тестирования и обеспечения качества для выявления и исправления дефектов на ранних этапах жизненного цикла разработки. Будущее управления сложностью программного обеспечения предполагает повышенное внимание к автоматизированному тестированию, основанному на искусственном интеллекте и машинном обучении. Расширенные среды тестирования могут автономно создавать тестовые сценарии, улучшать метрики, прогнозировать потенциальные точки сбоя и адаптировать стратегии тестирования на основе развивающихся кодовых баз.
Преимущества автоматизированного тестирования разнообразны. Это не только ускоряет этап тестирования, но также повышает точность и охват тестов. Инструменты тестирования на основе искусственного интеллекта могут моделировать реальные сценарии и выявлять крайние случаи, которые может быть сложно выявить с помощью ручного тестирования. В результате общая надежность и стабильность программных систем значительно улучшаются.
Тем не менее, интеграция автоматизированного тестирования в конвейер разработки требует тщательного планирования показателей и инвестиций для снижения рисков. Организации должны выделять ресурсы на обучение и адаптацию своих команд для внедрения методологий автоматического тестирования. Кроме того, вполне возможно найти правильный баланс между автоматическим и ручным тестированием для достижения полного охвата тестированием.
- DevSecOps и постоянная безопасность:
С увеличением частоты и сложности угроз кибербезопасности будущая задача управления сложностью программного обеспечения подчеркивает интеграцию безопасности в процесс разработки. DevSecOps, эволюция методов подхода DevOps, плавно включает методы обеспечения безопасности в жизненный цикл разработки и эксплуатации. Эта тенденция делает упор на постоянное тестирование безопасности, автоматическое сканирование уязвимостей и мониторинг в реальном времени для быстрого выявления и устранения проблем безопасности.
Интеграция ИИ в DevSecOps привносит новое измерение в методы обеспечения безопасности. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать обширные наборы данных об инцидентах безопасности, выявлять закономерности, указывающие на потенциальные угрозы, и активно усиливать защиту программного обеспечения. Такой проактивный подход к безопасности соответствует современной среде гибкой разработки, где быстрая и непрерывная доставка имеет первостепенное значение.
Однако для успешного внедрения DevSecOps требуется культурный сдвиг внутри организаций. Сотрудничество между командами разработки, эксплуатации и безопасности становится обязательным, подчеркивая общую ответственность за безопасность. Кроме того, обеспечение того, чтобы меры безопасности не препятствовали темпам развития, является деликатным балансирующим действием, которым организации должны руководствоваться, чтобы снизить риск.
Будущее управления сложностью программного обеспечения, несомненно, переплетено с достижениями в области искусственного интеллекта и новыми технологиями. По мере того, как мы ориентируемся в постоянно меняющемся ландшафте разработки программного обеспечения, генерация кода с помощью искусственного интеллекта, инструменты оптимизации архитектуры, автоматическое тестирование и DevSecOps готовы сыграть ключевую роль в преодолении сложностей, возникающих в современных программных системах.
Хотя эти тенденции обладают огромным потенциалом, их успешная реализация требует целостного подхода, включающего технологические инновации, культурные преобразования и приверженность непрерывному обучению. Нахождение правильного баланса между человеческим опытом и помощью ИИ станет ключом к снижению риска, раскрытию всего потенциала этих новых тенденций и обеспечению того, чтобы разработка программного обеспечения оставалась гибкой, эффективной и устойчивой перед лицом растущей сложности.
Что такое SMART TS XL
SMART TS XL — это платформа обнаружения приложений, созданная для современных сложных и гибридных ИТ-стеков. Он поддерживает любую платформу и любой язык, что упрощает кроссплатформенный анализ. Разрушайте разрозненность, поддерживайте инициативы DevOps и информируйте бизнес-аналитиков на всех этапах процесса обнаружения и поддержки приложений.
Запатентованный Программный интеллект® Технология ищет и анализирует миллионы строк кода, создает гиперссылки на элементы, на которые ссылаются, и обеспечивает углубленное сопоставление зависимостей. Благодаря получению результатов в считанные секунды, вам больше не придется ждать минуты, часы или дни для сложного сканирования мэйнфрейма.
SMART TS XL — это единственная платформа, которая также поддерживает важные непрограммные элементы, такие как схемы баз данных, ресурсы управления изменениями, системы обработки заявок, документацию и многое другое.
ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
Компания IN-COM Data Systems была основана в 1997 году, когда мир ИТ готовил миллионы строк кода приложений для 2 года. С тех пор IN-COM стала инновационным лидером в области мощных инструментов понимания приложений.
Наша платформа понимания приложений, SMART TS XL, содержит надежную технологию Software Intelligence®, которая помогает командам выполнять ценное исследование, отображение зависимостей и анализ воздействия.
Свяжитесь с нашей командой сегодня чтобы узнать больше о SMART TS XL or запросить бесплатную демонстрацию.